多无人机协同：规划与任务分配技术解析

2026年2月27日 互联网

一、多无人机协同系统的技术演进与挑战

随着无人机技术的快速发展，集群化作业已成为行业重要趋势。多无人机系统通过分布式协同控制，可突破单机性能限制，在复杂环境中完成侦察、巡逻、物流等多样化任务。然而，集群规模扩大带来的通信延迟、环境不确定性、任务动态分配等问题，对系统设计提出了更高要求。

当前技术发展呈现三大特征：其一，控制架构从集中式向分布式演进，单点故障风险显著降低；其二，决策算法从规则驱动转向数据驱动，强化学习等智能方法逐步应用；其三，任务分配从静态规划发展为动态调整，实时响应环境变化。某研究机构测试数据显示，采用动态任务分配的集群系统，任务完成效率较静态规划提升40%以上。

二、协同控制理论体系构建

1. 协同方式建模框架

多无人机协同需建立统一的数学模型描述集群行为。常用方法包括：

  • 图论模型：将无人机抽象为节点，通信链路作为边，通过邻接矩阵描述拓扑结构
  • 群体智能模型：借鉴生物群体行为规则，设计基于局部交互的分布式控制律
  • 混合系统模型：结合连续动态（运动控制）与离散事件（任务切换）的混合建模方法

以侦察任务为例，可采用领导-跟随架构：

  1. # 简化的领导-跟随控制伪代码
  2. class UAV:
  3.     def __init__(self, role):
  4.         self.position = np.zeros(3)
  5.         self.velocity = np.zeros(3)
  6.         self.role = role  # 'leader' or 'follower'
  8. def update_positions(uav_group):
  9.     leader = next(u for u in uav_group if u.role=='leader')
  10.     for uav in uav_group:
  11.         if uav.role == 'follower':
  12.             # 跟随者保持与领导者的相对位置
  13.             desired_pos = leader.position + RELATIVE_POSITION
  14.             uav.velocity = Kp * (desired_pos - uav.position)

2. 一致性控制算法

一致性算法通过局部信息交换实现全局状态同步，其核心公式为：
[ xi(k+1) = x_i(k) + \epsilon \sum{j \in N_i} (x_j(k) - x_i(k)) ]
其中 ( x_i ) 表示无人机i的状态变量，( N_i ) 为邻居集合，( \epsilon ) 为收敛步长。实验表明，当通信拓扑连通时，系统状态可在O(n)时间内达到一致。

三、动态任务分配技术实现

1. 任务建模与分解

任务分配需建立形式化描述模型，典型方法包括：

  • STK（Space-Time-Resource）模型：将任务分解为时空资源需求
  • HTN（Hierarchical Task Network）规划：通过任务分解树实现层次化分配
  • 拍卖机制：基于市场原理的分布式分配算法

以边界巡逻任务为例，可将任务分解为：

  1. 区域划分：采用Voronoi图生成责任区域
  2. 路径规划：在责任区域内生成覆盖路径
  3. 动态调整：根据实时威胁重新分配区域

2. 分布式滚动时域控制

针对通信受限场景，可采用滚动时域优化（RHC）策略：

  1. % 滚动时域控制MATLAB示例
  2. function [u_opt, trajectory] = RHC_planner(current_state, obstacles)
  3.     horizon = 5; % 预测时域
  4.     J_min = inf;
  6.     for k = 1:num_samples
  7.         % 随机采样控制序列
  8.         u_seq = sample_control_sequence();
  10.         % 滚动仿真
  11.         [sim_traj, J] = rollout_simulation(current_state, u_seq, obstacles);
  13.         % 优化选择
  14.         if J < J_min
  15.             J_min = J;
  16.             u_opt = u_seq(1); % 执行第一个控制量
  17.             trajectory = sim_traj;
  18.         end
  19.     end
  20. end

四、典型应用场景解析

1. 侦察任务实现

某实际项目中，采用分层任务分配架构：

  • 战略层：基于遗传算法生成全局侦察路线
  • 战术层：采用D* Lite算法实现局部避障
  • 执行层：通过PID控制跟踪规划轨迹

测试数据显示，该方案在复杂地形下的侦察覆盖率达92%，较传统方法提升27个百分点。

2. 边界巡逻优化

针对长边界巡逻需求，设计混合部署策略：

  1. 固定翼无人机执行大区段快速巡查
  2. 多旋翼无人机进行可疑区域详细侦察
  3. 地面站动态调整任务优先级

通过强化学习训练的分配模型，可使异常发现响应时间缩短至3分钟以内。

五、技术发展趋势与展望

当前研究热点集中在三个方面：

  1. 智能决策：融合深度强化学习与知识推理的混合决策框架
  2. 人机协同：构建人在环路的半自主控制系统
  3. 安全验证：基于形式化方法的集群行为正确性证明

某开源仿真平台测试表明，采用数字孪生技术的验证系统，可提前发现85%以上的潜在冲突。随着5G通信和边缘计算的发展，未来多无人机系统将实现更低延迟的实时协同，在智慧城市、应急救援等领域发挥更大价值。

本文系统阐述了多无人机协同的核心技术体系，从理论建模到工程实现提供了完整的技术路径。相关成果不仅适用于军事领域，在农业植保、电力巡检等民用场景同样具有重要参考价值。技术人员可通过本书建立完整的知识框架，结合具体需求开发定制化解决方案。

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